De release, aangekondigd op 30 juli 2026, concentreert zich op een vision-taal-actie (VLA)-model dat wat een robot ziet en hoort omzet in nauwkeurige motorische commando's. DeepMind beschrijft het als de intelligentielaag voor robotica voor algemene doeleinden, en het bedrijf positioneerde de lancering als een keerpunt om AI uit chatvensters naar de fysieke wereld te brengen. Voor meer informatie over het bredere streven van de sector naar belichaamde AI kunt u ons breaking AI news volgen.
Drie modellen, één systeem
DeepMind heeft drie complementaire modellen verzonden in de Gemini Robotics 2-serie:
- Gemini Robotics 2 — het vlaggenschip VLA-model dat visie en taal vertaalt in motorische controle, waardoor een robot fysieke actie kan ondernemen.
- Gemini Robotics ER 2 — een belichaamd redeneermodel dat fysieke ruimtes kan begrijpen en gedetailleerde, meerstappenplannen kan produceren die samenwerken met mensen en andere robots.
- Gemini Robotics On-Device 2 — een lichtgewicht versie van het VLA-model, geoptimaliseerd om lokaal op robothardware te draaien, waardoor de afhankelijkheid van cloudconnectiviteit wordt verminderd.
Volgens de DeepMind-blog heeft elk model een specialistische rol, maar is het trio ontworpen om als één enkel geïntegreerd systeem te functioneren. Het VLA-model zorgt voor realtime actie, het ER-model voor planning op een hoger niveau en de variant op het apparaat maakt reacties met lage latentie op de robot zelf mogelijk.
Van voeten tot vingertoppen
De meest opvallende bewering in de aankondiging is wat DeepMind intelligente controle over het hele lichaam noemt. In plaats van een robot te trainen om één beweging te herhalen, is Gemini Robotics 2 ontworpen om een volledig mensachtig lichaam te besturen – van de voeten tot de vingertoppen – waardoor mensachtige bewegingen over het hele bereik mogelijk zijn, inclusief buigen, reiken en balanceren.
DeepMind benadrukte verschillende behendigheidsbenchmarks. In demonstraties werden door het model aangedreven robots getoond die gloeilampen indraaiden, knopen legden en andere delicate handelingen uitvoerden waarvoor fijne motorische controle vereist is. Het laboratorium zei dat het systeem een nieuw niveau van behendigheid bereikt waarmee robots taken kunnen voltooien die echte finesse vereisen in plaats van brute herhaling.
Het bedrijf legde ook de nadruk op aanpassingsvermogen. Gemini Robotics 2 kan in slechts een paar uur worden aangepast aan elke tweearmige robot, zei DeepMind, wat betekent dat dezelfde onderliggende intelligentie kan opschalen van een tafelarm naar een complexe mensachtige zonder een volledige hertrainingscyclus. Deze generalisatie wijkt aanzienlijk af van conventionele robotica, waarbij elke machine doorgaans speciaal gebouwde software vereist.
Robots die samenwerken
Een andere belangrijke mogelijkheid is de samenwerking tussen meerdere robots. DeepMind zei dat Gemini Robotics 2 scenario's ondersteunt waarin twee robots samenwerken aan één enkele taak, waarbij de arbeid wordt verdeeld in een gedeelde fysieke ruimte. Het ER 2-model zorgt voor de coördinatie: redeneren over de omgeving, een reeks van meerdere stappen in kaart brengen en stappen tussen machines toewijzen.
In een door het bedrijf aangehaalde demonstratie werkten twee robots samen om een kamer schoon te maken, waarbij de taak werd verdeeld in plaats van tegen elkaar aan te botsen. DeepMind omschreef dit als een vroeg bewijs dat AI niet alleen individuele acties kan beheren, maar ook de orkestratie van meerdere agenten in de echte wereld.
Interactief en instructeerbaar
Naast de autonome werking zijn de modellen ontworpen om interactief te zijn. Gemini Robotics 2 kan zijn aanpak uitleggen terwijl hij een actie uitvoert, en gebruikers kunnen een robot halverwege een taak omleiden met behulp van alledaagse taal in plaats van technische commando's. DeepMind zei dat dit het platform zeer geschikt maakt voor het instrueren van robots in vluchtige of gevaarlijke omgevingen waar menselijke operators hun plannen direct moeten aanpassen.
Waarom het ertoe doet
De lancering intensiveert een toch al drukke humanoïde-roboticarace. Bedrijven als Figure, Boston Dynamics en Tesla haasten zich om lopende, werkende machines te commercialiseren, terwijl chipmakers als Nvidia zwaar hebben geïnvesteerd in de simulatie- en computerinfrastructuur die fysieke AI nodig heeft.
De gok van DeepMind is dat één enkele intelligentielaag voor algemene doeleinden – een laag die over de fysieke wereld redeneert zoals een chatbot over tekst redeneert – de op maat gemaakte, beperkte software kan vervangen die decennialang de industriële robotica heeft gedefinieerd. Als het systeem zich inderdaad binnen enkele uren aan elke uitvoeringsvorm kan aanpassen, zou het de drempel verlagen voor fabrikanten en onderzoekers die capabele robots willen inzetten zonder elke keer opnieuw te moeten beginnen.
Het bedrijf zei dat het samenwerkt met vertrouwde hardwarepartners om het platform uit te breiden, en dat het naast de release verantwoordelijkheids- en veiligheidsdocumentatie heeft gepubliceerd. Er blijven vragen over hoe deze modellen presteren buiten gecontroleerde demonstraties en hoe snel mensachtige controle over het hele lichaam zich kan vertalen in betrouwbare, real-world inzet.
Toch geeft de omvang van de lancering – beweging van het hele lichaam, redeneren in meerdere stappen, efficiëntie op het apparaat en coördinatie van meerdere agenten in één productfamilie – aan dat Google een primaire speler wil zijn in de convergentie van grote AI-modellen en fysieke machines.
Blijf AI een stap voor
De grens op het gebied van robotica beweegt zich snel en AI Buzz Wire volgt elke belangrijke ontwikkeling. Lees meer AI-nieuws voor voortdurende berichtgeving over modelreleases, hardwaredoorbraken en sectorverschuivingen.
Ontdek de nieuwste AI-ontwikkelingen →
